如果B表符合条件的记录数大于1条,就会出现1:n的情况,这样left join后的结果,记录数会多于A表的记录数. 例如:member与member_login_log表的结构如下,member记录会员信息,member_login_log记录会员每日的登入记录.member表的id与member_login_log表的uid是对应关系. member 表 member_login_log 表 查询member用户的资料及最后登入日期:如果直接使用left join       select a

一. 初始化SQL语句 /*join 建表语句*/ drop database if exists test; create database test; use test; /* 左表t1*/ drop table if exists t1; )); ,'t1a'); ,'t1b'); ,'t1c'); ,'t1d'); ,'t1f'); /* 右表 t2*/ drop table if exists t2; )); ,'t2b'); ,'t2c'); ,'t2d'); ,'t2f'); ,'

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

left join 左连接即以左表为基准,显示坐标所有的行,右表与左表关联的数据会显示,不关联的则不显示.关键字为left join on. **基本用法如下: select table a left join table b on a.id = b.ta_id** 注意:1⃣️其中on后面关联的字段应该是同一字段(两表关联的外键) 2⃣️由于以左表为基准,左表一条记录如果对应右表多条记录,那查出的数据中右表的数据也只显示一条,如果要都显示,可以用group_contact()将字段用逗号隔开显

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

首先考虑如下因素: 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表

在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 例如有个唱片表Album(AlbumId,Name,CreateDate,GenreId),表中含外键GenreId连接流派表Genre(GenreId,Name).每个唱片归属唯一一个流派,一个流派可以对应多个唱片. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 重载方式(是扩展方

有需要学习交流的友人请加入交流群的咱们一起,群内都是1-7年的开发者,希望可以一起交流,探讨PHP,swoole这块的技术 或者有其他问题 也可以问,获取swoole或者php进阶相关资料私聊管理即可 点此加入该群​jq.qq.com 首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战.Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态. 针对大表的优化,主要是通过数据库分库分表来解决,目前比较普遍的

一般所说的左连接,外连接是指左外连接,右外连接.做个简单的测试你看吧.先说左外连接和右外连接:[TEST1@orcl#16-12月-11] SQL>select * from t1; ID NAME---------- -------------------- 1 aaa 2 bbb [TEST1@orcl#16-12月-11] SQL>select * from t2; ID AGE---------- ---------- 1 20 3 30左外连接:[TEST1@orcl#16-12月-

一般所说的左连接,外连接是指左外连接,右外连接.做个简单的测试你看吧. 先说左外连接和右外连接: SQL>select * from t1; ID NAME ---------- -------------------- 1 aaa 2 bbb SQL>select * from t2; ID AGE ---------- ---------- 1 20 3 30 左外连接: SQL>select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id; ID NAM

首先是针对左右连接,这里与inner join区分 在使用left join时,on and 和on where会有区别 1. on的条件是在连接生成临时表时使用的条件,以左表为基准 ,不管on中的条件真否,都会返回左表中的记录2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表过滤.此时 和left join有区别(返回左表全部记录),条件不为真就全部过滤掉,on后的条件来生成左右表关联的临时表,where后的条件是生成临时表后对临时表过滤 on and是进行韦恩运算时 连接时就做的动作,wher

作者:哈哈链接:https://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 第一优化你的sql和索引: 第二加缓存,memcached,redis: 第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护: 第四如果以上都做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这

转自知乎 作者:哈哈链接:http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 很多人第一反应是各种切分:我给的顺序是:第一优化你的sql和索引: 第二加缓存,memcached,redis: 第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护: 第四如果以上都做了还是慢,

前言 删除表,大家下意识想到的命令可能是直接使用DROP TABLE "表名",这是初生牛犊的做法,因为当要删除的表达空间到几十G,甚至是几百G的表时候.这样一条命令下去,MySQL可能就直接夯住了,外在表现就是QPS急速下降,客户请求变慢. 解决办法 1.业务低峰时间手动执行删除 这个可能就需要DBA不辞辛劳,大晚上爬起来删表了. 2.先清除数据,最后再删除的方式 譬如1000万条数据,写脚本每次删除20万,睡眠一段时间,继续执行.这样也能做到对用户无感知. 3.对表文件(idb文件

代码如下: $querySel="select * from roomsy rsy left join room ro on rsy.RoomID=ro.ID left join hotel ho on rsy.HotelID=ho.ID where to_days(EndDate)-to_days(now())>=0"; if($StarLevel) $querySel = $querySel . " and StarLevel = '". $StarLev

说明: MBGL_GZJH jh_id 对应 mbgl_gzjh_fkmx jh_id mbgl_gzjh_fkmx jh_id 有重复多条,但是 FKRQ 不一样,我们去 FKRQ 最新的一条. select * FROM MBGL_GZJH A LEFT JOIN (select BC.* from (select max(FKRQ) as maxrq,JH_ID from mbgl_gzjh_fkmx GROUP BY JH_ID ) AC LEFT JOIN mbgl_gzjh_fkmx

地址:https://database.51cto.com/art/201902/592522.htm 虽然是广告文,但整体可读性尚可.

环境准备 使用1个表,生成1000万行来进行性能对比(勉强也算比较大了),对比性能差别. 为了简化过程,不提供生成随机数据的过程.该表初始为非聚集索引(堆表),测试过程中会改为聚集索引(栈表). CREATE TABLE [dbo].[TC_1]( ) NOT NULL, -- 主键,非聚集索引 , ) NOT NULL, [valueN] [bigint] NOT NULL, ,) NOT NULL, [g] [int] NOT NULL, -- 1-4的随机整数,相当于随机分成4组(接近平均

参考地址:https://blog.csdn.net/feichangwurao/article/details/89526741 待研究整理中.....

List<ArticleModel> articleList = articleRepository.GetAllArticle(); List<UsersModel> userList = usersRepository.GetAllUsers(); //用户表左连接文章表 var usersLeftJoin = (from u in userList join a in articleList on u.Id equals a.Author into users from us

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百